D2D场景下大规模多天线的容量分析和检测算法研究
发布时间:2023-04-05 17:33
随着新的移动应用场景和需求不断涌现,移动通信技术面临着海量移动数据传输和大量无线设备接入的挑战。大规模多天线(massive multiple-input-multiple-output,massive MIMO)和设备对设备通信(device to device communications,D2D)是第五代移动通信支持增强型移动宽带和海量机器互连通信两大业务场景的关键技术。高效地融合这两项技术,特别是利用大规模多天线的优势抑制D2D带来的干扰,有着重要的研究价值。本文针对利用大规模多天线抑制D2D干扰的问题,研究了大规模多天线用于发射机抑制D2D干扰的信号处理方法和遍历容量,也研究了大规模多天线用于接收机对抗D2D干扰的高效检测算法。首先,本文研究了在基站的大规模多天线上运用天线选择等方法,抑制下行链路和D2D通信之间相互干扰的遍历可达速率。在推导了采用天线选择方法抑制D2D干扰所能达到的遍历可达速率的闭式解之后,运用简森不等式获得了该遍历可达速率的上下界,并利用所得的上下界分析了系统在噪声受限场景和干扰受限场景下的行为。在此基础上,本文侧重分析了天线数量对遍历可达速率的影响。理论...
【文章页数】:121 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
符号说明
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 发展现状和挑战
1.2.1 设备对设备通信的干扰抑制技术
1.2.2 大规模多天线的信道模型
1.2.3 大规模多天线的检测算法
1.2.4 大规模多天线的原型验证平台
1.2.5 本节小结
1.3 论文的主要工作
参考文献
第二章 大规模多天线抑制下行链路和设备对设备通信相互干扰的性能
2.1 天线选择策略的性能
2.1.1 遍历可达速率
2.1.2 遍历可达速率的闭式解
2.1.3 遍历可达速率的上下界
2.1.4 运用遍历可达速率的上下界对系统进行分析
2.1.5 天线数量对遍历可达速率的影响
2.2 波束成型策略和干扰迫零策略的性能
2.2.1 遍历可达速率的闭式解
2.2.2 遍历可达速率的上下界
2.2.3 天线数量对遍历可达速率的影响
2.3 本章小结
参考文献
第三章 用于抑制上行链路与设备对设备通信相互干扰的置信度传播检测算法
3.1 多天线系统的概率图模型
3.2 马尔科夫场置信度传播检测算法
3.3 格缩减辅助的置信度传播检测算法
3.4 格缩减辅助的白化置信度传播检测算法
3.5 本章小结
参考文献
第四章 用于抑制上行链路与设备对设备通信相互干扰的期望传播检测算法
4.1 期望传播算法的原理
4.2 多天线系统的期望传播检测算法
4.3 格缩减辅助的期望传播检测算法
4.4 格缩减辅助的白化期望传播检测算法
4.5 期望传播检测算法的复杂度
4.5.1 基于乔洛斯基分解实现的参量更新
4.5.2 基于QR分解实现的参量更新
4.5.3 基于谢尔曼-莫里斯公式实现的参量更新
4.5.4 基于纽曼级数实现的参量更新
4.5.5 基于共轭梯度法实现的参量更新
4.5.6 本节小结
4.6 本章小结
参考文献
第五章 基于通用服务器平台实现的大规模多天线原型系统
5.1 基本框架和设计理念
5.2 硬件组成
5.3 软件架构
5.4 接收机算法的实现和验证
5.5 本章小结
参考文献
第六章 总结和展望
6.1 全文总结及主要贡献
6.2 进一步的研究方向
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录
本文编号:3783828
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【学位级别】:博士
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摘要
ABSTRACT
符号说明
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 发展现状和挑战
1.2.1 设备对设备通信的干扰抑制技术
1.2.2 大规模多天线的信道模型
1.2.3 大规模多天线的检测算法
1.2.4 大规模多天线的原型验证平台
1.2.5 本节小结
1.3 论文的主要工作
参考文献
第二章 大规模多天线抑制下行链路和设备对设备通信相互干扰的性能
2.1 天线选择策略的性能
2.1.1 遍历可达速率
2.1.2 遍历可达速率的闭式解
2.1.3 遍历可达速率的上下界
2.1.4 运用遍历可达速率的上下界对系统进行分析
2.1.5 天线数量对遍历可达速率的影响
2.2 波束成型策略和干扰迫零策略的性能
2.2.1 遍历可达速率的闭式解
2.2.2 遍历可达速率的上下界
2.2.3 天线数量对遍历可达速率的影响
2.3 本章小结
参考文献
第三章 用于抑制上行链路与设备对设备通信相互干扰的置信度传播检测算法
3.1 多天线系统的概率图模型
3.2 马尔科夫场置信度传播检测算法
3.3 格缩减辅助的置信度传播检测算法
3.4 格缩减辅助的白化置信度传播检测算法
3.5 本章小结
参考文献
第四章 用于抑制上行链路与设备对设备通信相互干扰的期望传播检测算法
4.1 期望传播算法的原理
4.2 多天线系统的期望传播检测算法
4.3 格缩减辅助的期望传播检测算法
4.4 格缩减辅助的白化期望传播检测算法
4.5 期望传播检测算法的复杂度
4.5.1 基于乔洛斯基分解实现的参量更新
4.5.2 基于QR分解实现的参量更新
4.5.3 基于谢尔曼-莫里斯公式实现的参量更新
4.5.4 基于纽曼级数实现的参量更新
4.5.5 基于共轭梯度法实现的参量更新
4.5.6 本节小结
4.6 本章小结
参考文献
第五章 基于通用服务器平台实现的大规模多天线原型系统
5.1 基本框架和设计理念
5.2 硬件组成
5.3 软件架构
5.4 接收机算法的实现和验证
5.5 本章小结
参考文献
第六章 总结和展望
6.1 全文总结及主要贡献
6.2 进一步的研究方向
致谢
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本文编号:3783828
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